本案例将豆瓣电影中《哪吒之魔童降世 》的短评进行分析情感分析，相关短评获取方法这里通过软件采集。需求一 ：电影上映后每天的评论数量走势 需求二：电影上映后每天的评分走势 需求三：查看5个评分的各自占比情况 最后用词云展示影评数据导入相关包及数据import jieba
import wordcloud
import numpy as np
import pandas as pd
import ma
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2023-12-15 09:28:56
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一、项目介绍Python语言+Django框架+sqlite/mysql数据库+jieba分词+scikit_learn机器学习+情感分析 snownlpSnowNLP是一个常用的Python文本分析库，是受到TextBlob启发而发明的。由于当前自然语言处理库基本都是针对英文的，而中文没有空格分割特征词，Python做中文文本挖掘较难，后续开发了一些针对中文处理的库，例如SnowNLP、Jieb
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2023-10-25 21:30:10
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# Python评论情感分析使用NLTK
## 摘要
在当今数字化时代，人们在社交媒体上发布了大量的评论和评价。了解这些评论的情感倾向对于企业和个人来说都非常重要。Python提供了许多工具和库来进行情感分析，其中NLTK（Natural Language Toolkit）是一个非常流行的工具，它可以帮助我们分析文本中的情感。
在本文中，我们将介绍如何使用NLTK进行评论的情感分析，包括如何准
原创
2024-06-29 06:20:48
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1、利用函数nextpage获取所需的id顾名思义，这是一个“翻下一页”的函数。可以通过读取url中的id进行自动翻页，利用该函数对股票代码进行获取。以沪深股市为例，在当前页面按F12（Fn+F12），在Elements界面查看，找到下一页的id，即可通过正则表达式获得股票代码数据。注意：使用该函数时，需要download selenium module并在环境变量中配置Chrome 驱动url
wordcloud安装 数据：和鲸社区数据-京东2k条评论import pandas as pd
data = pd.read_csv('C:/Users/admin/Desktop/新建文件夹/京东评论数据.csv')
data.head(2) sku_id_iditem_namecomment_idcontentcreation_timereply_countscoreuseful_vote_
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2024-05-11 21:56:53
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现如今各种APP、微信订阅号、微博、购物网站等网站都允许用户发表一些个人看法、意见、态度、评价、立场等信息。针对这些数据，我们可以利用情感分析技术对其进行分析，总结出大量的有价值信息。例如对商品评论的分析，可以了解用户对商品的满意度，进而改进产品；通过对一个人分布内容的分析，了解他的情绪变化，哪种情绪多，哪种情绪少，进而分析他的性格。怎样知道哪些评论是正面的，哪些评论是负面的呢？正面评价的概率
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2024-01-11 11:37:31
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搜集了大量微博研究的相关文献之后，目前使用最多的研究方法是情感词典的方法：通过构建相应的微博情感词典，分析微博评论的极性；另一种是机器学习的方法，通过构建的模型判断文字正负。建立了专属于微博的情感词典，选择相关的微博评论，提高情感分类的准确率。过程概述：获取相关评论文本，进行预处理，然后，使用专属于微博的情感词典，对其进行特征提取等操作，和相应的处理消极词汇、程度副词、微博表情符号、情感词和评价对
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2023-12-11 01:04:20
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# Python电影评论情感分析实现教程
## 前言
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python实现电影评论的情感分析。无论是刚入行的小白还是经验丰富的开发者，都可以通过本教程来学习和掌握这一技能。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤。下面是一个简单的流程图来说明各个步骤：
```mermaid
journey
title 实现电影评论情感分析
sect
原创
2024-02-02 11:02:54
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文章目录1. 简介2. 技术简介flask 简介3. 技术栈4 项目结构5 效果图1 登陆注册首页3 情感分析4 词云图5文章发布情况分析6 推荐阅读7 源码获取： 1. 简介Python基于大数据的微博的舆论情感分析，微博评论情感分析可视化系统，附源码 ，通过微博舆情分析系统，我们可以获取到最新微博舆情分析系统详细情况，了解最新动态信息等。该项目功能齐全，包括数据爬虫功能，数据可视化功能，情感
情感分析是大数据时代常见的一种分析方法，多用于对产品评论的情感挖掘，以探究顾客的满意度程度。在做情感分析时，有两种途径：一种是基于情感词典的分析方法，一种是基于机器学习的方法，两者各有利弊。 在此，笔者主要想跟大家分享基于python平台利用情感词典做情感分析的方法。本文主要参考这篇文章，在此文章中，博主用一句简单的语句“我今天很高兴也非常开心”向我们清楚的展示的利用情感词典做情感分析的方法，这篇
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2023-08-28 15:56:59
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sentimentpy是我根据R语言的一个文本情感分析包sentiment进行开发的, 开发的初衷有:
R的sentiment已经被弃坑, 没人维护
Python比R更擅长文本处理
sentiment包不支持中文
而sentimentpy包有如下特点:
使用朴素贝叶斯分类算法
利用了情感词典
支持中英文
支持情绪分类(喜怒哀乐恶惊)
支持极性分类(positive/negtive/both)
正在
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2023-08-09 23:30:27
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前言某宝评论区已经成功爬取了，jd的也是差不多的方法，说实话也没什么好玩的，我是看上它们分析简单，又没加密才拿来试手的。如果真的要看些有趣的评论的话，我会选择网易云音乐，里面汇聚了哲学家，小说家，story-teller，皮皮虾等各种人才，某些评论非常值得收藏（甚至开了一个歌单专门收藏它们）。竟然这么好玩，何不尝试把他们爬取下来呢？所以这个（大规模）网易云音乐评论爬取project就成型了整个过程
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2024-05-10 17:24:27
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有个段子讲“十年文案老司机，不如网易评论区，网易文豪遍地走，评论全部单身狗”，网易云音乐的评论区也一直都是各类文案大神的聚集地。那么我们普通用户到底如何成为网易云音乐评论里的热评段子手？让我来分析一下。**获取数据**其实逻辑并不复杂：1. 爬取歌单列表里的所有歌单url。2. 进入每篇歌单爬取所有歌曲url，去重。3. 进入每首歌曲首页爬取热评，汇总。歌单列表是这样的：![]()翻页并观察它的u
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2024-08-29 08:15:54
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针对用户在电商平台上留下的评论数据，对其进行分词、词性标注和去除停用词等文本预处理。基于预处理后的数据进行情感分析，并使用LDA主题模型提取评论关键信息，以了解用户的需求、意见、购买原因及产品的优缺点等，最终提出改善产品的建议。数据预处理评论去重避免一些客户长时间不进行评论，往往会设置一道程序，如果用户超过规定的时间仍然没有做出评论，系统就会自动替客户做出评论，这类数据显然没有任何分析价值。imp
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2024-01-15 15:44:59
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# Python电影评论的情感分析
在当今的数据科学时代，情感分析（Sentiment Analysis）作为一种重要的文本分析技术，广泛应用于社交媒体、产品评价以及电影评论等领域。本文将介绍如何使用Python进行电影评论的情感分析，并以饼状图和流程图展示整个过程。
### 什么是情感分析？
情感分析是对文本进行情感分类的过程，通常分为积极、消极和中性三种情感。通过分析电影评论，我们可以得
# Python爬取评论并情感分析
## 概述
随着互联网的发展，人们在各种网站和社交平台上都可以留下自己的评论。这些评论蕴含着用户的情感和观点，对于企业、品牌或产品来说，了解用户的评论可以帮助他们更好地了解用户需求和改进产品。本文将介绍如何使用Python爬取评论数据，并使用情感分析来判断用户对于某个产品或事件的情感倾向。
## 爬取评论数据
在进行情感分析之前，首先需要获取评论数据。我
原创
2023-12-12 13:07:36
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情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述，分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪。原理比如这么一句话：“这手机的画面极好，操作也比较流畅。不过拍照真的太烂了！系统也不好。”① 情感词要分析一句话是积极的还是消极的，最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词，积极的情感词比如：赞，好，顺手，华丽等，消极情感词比如：差，烂，坏，坑爹等。出现一个积极词就+1，出现一个消极词就-1。里面就有“好
# Python 微博评论情感倾向分析
## 概述
本文将指导你如何使用Python来实现对微博评论的情感倾向分析。情感倾向分析是一种对文本进行情感分类的技术，通过分析文本的情感倾向，可以帮助我们了解用户的情感态度，对于舆情分析、产品评价等领域具有重要的应用价值。
## 整体流程
下面是实现微博评论情感倾向分析的整体流程，我们将在下文中逐步介绍每个步骤的具体实现。
```mermaid
g
原创
2023-12-11 10:45:45
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pandas，文本情感分析，词云图。
原创
2023-07-11 21:44:34
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大作业:爬取微博评论文本并且分析文本的情感极性:pos or neg外挂图片失败,请自行发挥想象!!! 文章目录大作业:爬取微博评论文本并且分析文本的情感极性:pos or neg设计背景系统思想爬取评论数据wordcloud的生成文本情感模型的构建文件结构反思不想墨迹,直接看代码 2023.03.27更新：在构建模型的时候有个参数输错了，这会导致训练出来的网络准确率在65左右。更正已经push到
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2024-08-24 17:43:09
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